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大数据助推金融业发展_光环大数据培训专家表示，对于金融行业来说，尤其是以银行、保险为主的金融行业都是非常注重数据应用的，很多企业已经在利用大数据去服务其风险管理、客户营销和运营管理等工作。
大数据未来将成为全球金融业竞争的主要“阵地”之一。
对大数据的应用能力已经成为金融企业的核心竞争力，未来有竞争力的金融企业一定是有深厚大数据文化的企业。
今年《政府工作报告》明确提出要“发展壮大新动能。
做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动”。
近年来，以信息通信技术的创新为基础，互联网、大数据和人工智能等蓬勃发展，新的经济形态展现出强劲的生命力。
接受《金融时报》记者专访的毕马威中国大数据团队学科带头人魏秋萍博士表示，对于金融行业来说，尤其是以银行、保险为主的金融行业都是非常注重数据应用的，很多企业已经在利用大数据去服务其风险管理、客户营销和运营管理等工作。
金融大数据值得关注魏秋萍表示，金融行业本身是一个自带很大流量的行业。
比如一个规模较大的银行，都拥有海量的客户。
银行可以利用大数据技术，针对不同的客户群体制定不同的个性化服务方案，可以创建出很多不同的场景。
同时，银行拥有很多的数据维度，这些数据项又比一般的网络行为大数据拥有更高的价值密度，可以发挥很大的业务价值。
因此，金融行业充分利用自己的流量、数据，有效结合外部数据，再配套先进的技术和理念，必然可以成为一个生态体系中的核心组织。
大数据已经被广受关注，但到底什么是大数据，并没有一个被大家普遍认可的定义。
魏秋萍认为，要认识大数据，可以从数据和技术两大层面来看。
在大数据这个热词没有出现之前，金融行业早就开始了商务智能分析和数据挖掘，不过这时被分析的数据往往是企业内部的结构化数据。
目前，金融企业分析的数据已经不再拘泥于此，而是大大拓宽了数据的广度，除了结构化数据外，也会根据实际的分析需要来引入非结构化数据，同时也会结合企业内部数据和企业外部数据来开展分析。
在技术层面，也有了很大的变革，包括存储能力、计算能力和算法种类等，都有长足的进步。
人工智能培训机构_武汉光环大数据培训机构人工智能培训机构_光环大数据阿里云重磅推出AI智客计划。
人工智能的边界在不断变化和扩展，比如, 曾经电子计算器以其快而准的算法可以称得上智能，而目前计算器可以实现的功能只是当下的智能手机的百万分之一。
事实上，人工智能领域的研究是一个不断努力推动机器智能向前发展的过程。
当前，人工智能成为经济发展的新引擎，人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量；人工智能产业变革带来的人才牵引力，正在成为推动前沿技术企业产业升级的新动能。
未来是一个人机链接和交融的时代，对人才有很大的挑战。
对于智能化场景的应用，我们中是走在第一，作为产业革命的新态势，我们更要培养适应智能社会的跨界集成的新一代工程师。
为了满足市场对人工智能人才、大数据人才的需求，光环大数据与阿里云举行了隆重的战略合作签约仪式。
光环大数据联合阿里云大学，启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。
作为国内大数据和人工智能培训的领军企业，光环大数据将与阿里云大学在人工智能和大数据领域深度合作。
未来三年，光环大数据将联合国内百所大学，通过“AI智客计划”，共同推动人工智能产业人才生态建设，培养和认证5-10万名AI大数据领域的专业人才，构建中国的人工智能人才优势。
目前，在人工智能技术对社会的影响力研究方面的投资不足。
公共和民间资本应该直接投放给有能力从多角度研究人工智能的跨学科团队。
研究的问题涉及人工何避免人工智能应用出现非法歧视等问题？当人工智能越来越广泛地融入到工业产品和消费品中，法规管理体制也需要适应人工智能创新，甚至在一些情况下需要根据被广泛接受的目标和原则来进行重新配置。
迄今为止，美国的做法是人工智能在某种特定方面的应用由特定的部门负责监管，并接受各种机构的监督。
如，在设备中使用人工智能实现医疗诊断和治疗由食品药品监督管理局（Food and Drug Administration，FDA）监管。
大数据使一个新时代应运而生_光环大数据培训在“大数据”趋势的驱动下，企业具有更大规模的收集和处理数据的能力，越来越广泛的信息加速了各行各业决策的速率和准确率。
而大数据的“大”，已成为存储业界目前所面临的严峻挑战。
据IDC预测，到2015年，大数据技术和服务市场将从2010年的32亿美元增长到169亿美元，年复合增长率（CAGR）达到39.4%，几乎是整个信息和通信技术市场年复合增长率的七倍。
快速的数据流转，动态的数据体系，以及越来越多样化的数据类型，面对如此海量的数据规模，尽管业界的专业人士不断的推崇“大数据”，但其所带来的复杂程度和处理难度，使得企业不得不去重新考虑存储基础架构的问题。
随着企业不断寻求通过各种方法创新并为客户构建更好的解决方案，他们面临的一个最大挑战是，如何使真正对社会具有深远意义以及可持续影响力的创新解决方案实现商业化。
据 IDC 调查，到2014年，绝大部分数据将是非结构化数据。
因此，在数据大爆炸或大数据的背景下，我们需要具备发挥非结构化数据巨大潜力的能力，以便生成新的可持续业务、从现有资产获取经济价值并提高用户生产效率。
大数据洞察，基础架构先行大数据数量庞大，格式多样化。
大量数据和信息由家庭和办公场所的各种设备生成。
它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业带来严峻的数据管理问题。
IDC认为传统的基础架构不能满足大数据需求和挑战。
支持大数据部署的架构必须可以动态调整，并具备以下主要特性：按需提供的容量和可扩展性，使基础架构能够在必要时根据容量和性能扩展或缩减规模。
维持“始终在线”的环境以及防止计划外停机的故障恢复能力。
内置数据管理，并且能够在每个处理阶段以及每个后处理常规运行阶段管理数据保护、监管达标、处置和同化。
针对大数据的容量需求，存储虚拟化是目前为止提高容量效率最重要最有效的解决方案，它为缺乏这些能力的现有存储系统拓展了自动分层和精简配置等存储效率的工具。
大数据与AI深度融合,进入智能社会时代_光环大数据培训大数据与AI深度融合,进入智能社会时代什么是人工智能人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的理论、技术及应用系统的一门新技术科学。
人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。
首先是计算智能，机器人开始像人类一样会计算，传递信息，例如神经网络、遗传算法等；其次是感知智能，感知就是包括视觉、语音、语言，机器开始看懂和听懂，做出判断，采取一些行动，例如可以听懂语音的音箱等；第三是认知智能，机器能够像人一样思考，主动采取行动，例如完全独立驾驶的无人驾驶汽车、自主行动的机器人。
什么是大数据大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据是以数据为核心资源，将产生的数据通过采集、存储、处理、分析并应用和展示，最终实现数据的价值。
大数据与人工智能相辅相成大数据的积累为人工智能发展提供燃料。
IDC、希捷科技曾发布了《数据时代2025》白皮书。
报告显示，到2025年全球数据总量将达到163ZB。
这意味着，2025年数据总量将比2016全球产生的数据总量增长10倍多。
其中属于数据分析的数据总量相比2016年将增加50倍，达到5.2ZB（十万亿亿字节）；属于认知系统的度学习的方法训练计算机视觉技术提供了丰厚的数据土壤。
大数据主要包括采集与预处理、存储与管理、分析与加工、可视化计算及数据安全等，具备数据规模不断扩大、种类繁多、产生速度快、处理能力要求高、时效性强、可靠性要求严格、价值大但密度较低等特点，为人工智能提供丰富的数据积累和训练资源。
以人脸识别所用的训练图像数量为例，百度训练人脸识别系统需要2亿幅人脸画像。
数据处理技术推进运算能力提升。
人工智能领域富集了海量数据，传统的数据处理技术难以满足高强度、高频次的处理需求。
光环大数据的人工智能培训让你快速掌握高薪人工智能技术_光环大数据培训光环大数据的人工智能培训——让你快速掌握高薪人工智能技术。
近年来，科技巨头围绕人工智能产业，开展了大量的收购；标的包括人工智能初创企业、大数据公司）和芯片研发公司，人工智能以更快的速度发展中。
人工智能培训人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
在未来，人工智能将成为一种更常见、更重要的陪伴者。
人工智能助理会知道你在工作且有10分钟的空余时间，然后帮你完成待办事项中优先级靠前的事项。
人工智能将会让我们的生活更富成效和更具创造性。
毫无疑问，我们是在创造一个新的物种，一个在智力上可能没有上限的物种。
一些未来主义者预测，所谓的奇点，即计算机智能超越人类智能的时刻，可能会在2100年之前到来，而另一些人声称这将仍然只是科幻作品中的畅想。
这种可能性听起来令人振奋，但也让人觉得有点可怕——也许两者都有一些。
人工智能的发展将来对人类有益还是有害呢?光环大数据的人工智能培训讲师坚信是有益的。
那么人工智能培训光环大数据好不好?我们先来看看人工智能培训课程的安排吧。
如果课程安排都不尽如人意，还能奢望学生学到多少实用的技术呢?课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战人工智能培训学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。
课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。
完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。
课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。
人工智能如何革新金融格局_光环大数据培训一、人工智能飞速发展，金融领域大有可为随着人工智能技术的快速发展，多个领域都迅速收获了突破性成效，在金融领域内也是如此。
具体来说，在信用评估、投资和个人财务管理上都有所运用。
实际上，金融领域是人工智能适合运用的领域之一，这是因为人工智能技术的数据和算法缺一不可，而运用的领域需要满足能够将一定的流程标准化、模式（pattern）化。
金融科技金融领域是跟数据大量打交道的领域，全球化的波动导致交易市场瞬息万变，而智能设备等传感器的普及产生了大量的非结构化数据。
金融领域的风险定价正可以利用数据和算法进行更高效的评估，可有效的降低金融机构的成本，同时挖掘到更多有价值的信息，帮助市场进行决策。
作为全球创新的中心之一——硅谷，近年来也涌现了大量的以人工智能为核心技术的创业金融科技公司。
未央研究拜访了这其中16-17年之间成立的公司，以发现最新人工智能技术是如何改进或重塑原有金融格局。
二、人工智能技术在借贷领域的运用近年来智能设备的兴起围绕用户产生了大量的信息，这为评估个人信用风险产生了大量的挖掘价值。
同时，传统的FICO分数缺陷也一直存在，事实上，由于FICO分数极大依赖于信用历史。
（FICO分数考虑的五个指标包括：①偿还历史记录，占比35%，包括各种信用账户的偿还信息和负面的公共记录；②信贷欠款额度，占比30%；③信贷历史年限，占比15%；④新开设的信用账户，占比10%；⑤正在使用的信用类型，占比10%。
）这导致FICO分数在实际运用中产生了一些问题：1、对于缺乏信用历史的人，如移民或者年轻人无法评估；2、对于已有FICO分数的人群来说，其假设和准确性也存疑，例如，如果用户由于遭受了短期经济打击失去房子，但是保留工作的车辆则应该判定其有稳定的还款意愿，但在FICO分数里则被认为是不可靠的。
而FICO数据迭代较慢，这导致了一些分数较高的用户同样存在违约状况。
近年来，FICO分数越来越成为一个供金融机构参考而不是决定性的指标之一，对于个人用户的信息，机构会自行收集并用自己的风控模型进行评估。
光环大数据人工智能培训_人工智能以及我们的未来光环大数据作为国内知名的人工智能培训的机构，帮助无数学员稳健、扎实的提升人工智能技术，来光环大数据学人工智能，高薪就业不是梦！把自己想象成在一辆未来的自动驾驶汽车的乘客。
这辆汽车与你以一种近乎于人类的方式进行交流，不靠它的导航系统，就能读懂你的目的地。
并且了解你对音乐，车内温度和灯光的喜好，这些调整也无需按动任何按钮。
两种截然不同的技术革命正在推动这种技术走向未来：虚拟现实是可计划的，可控制的和可预测的;与之强烈对比的是，人工智能完全不是这些。
真正的人工智能像生物一样推理和思考，它会演变和适应周围环境。
其技术的提高依赖于认识虚拟现实和人工智能的区别，理解人工智能融入用户生活的方式。
我们的日常交流更多的在视觉环境下，我们越来越依靠增强的数字技术交流和通过使用社交平台、互动视频、游戏、会议、训练等分享的信息。
这些视觉的要素促使我们学习，生意的往来，发展我们的社会关系。
然而，这些视觉环境全依赖人工输入和管理。
人类设置好参数，建立好对每个视觉环境的控制。
这种帮助我们网上交流和虚拟现实生活的智能软件和计算机技术就是AI-虚拟现实技术。
这种技术在解决现实世界难题时很有用，但它“不自觉”，能力和运行也有限。
所以，虚拟现实在学习和抽象思考是它的短板方面。
对于一种智能生物来说，想成功的自觉和自适应，其结构基础必须深深建立在生活和周围环境的信号上。
通过这种方式，我和我的同事John Carbone发明了机器蟑螂，它的分布智能系统和章鱼的分布系统类似。
三个神经元代表大脑中的“腿”，还有一个中央调节器，帮助这家伙自主生活，适应变化的环境和保持自剩像动物本能会饿来说，这家伙会寻找灯光补充能量，灯光同时也会发出危险和伤害信息。
他们为夜间而生，同时设计成认识到在灯光下太多的时间会使他们更容易受到捕食者的伤害-由另一个机器人发出的红外灯光模拟。
结果表明，他们必须学会解决怎样平衡竞争生物。
光环大数据_大数据培训_大数据时代大数据与AI为制胜法宝进入2018年，互联网金融将度过充满挑战的一年，市场竞争的马太效应、严监管下的优胜劣汰使互金企业在下半场竞争中涅槃重生，金融科技也将逐渐成为未来企业竞争的技术壁垒。
大数据、云计算、区块链、人工智能等金融科技将逐步与互联网金融实践相结合，应用于金融平台的运营管理。
专家指出，金融科技是采用技术驱动，而非单纯商业模式来引导金融创新，因此对金融大数据的深度挖掘以及与技术场景的融合，是当前金融科技发展的全面突破。
未来，金融科技将成为主旋律，金融科技的3.0时代已经来临。
大数据至今为止金融科技经历三大发展阶段：1.0时期：科技初步结合金融业务，科技在1.0阶段作为金融工具，以技术替代人工，提升了金融业务的数据计算、存储与传输效率。
该时期的金融科技仅停留在概念阶段。
2.0时期：变为科技服务金融创新，如：第三方支付、网络借贷、一站式综合金融服务、众筹等。
该时期金融科技存在的主要问题是：数据资源难以共享，影响金融科技的基础设施建设，导致技术无法深度应用。
3.0时期：对大数据进行全面挖掘、整理分析，进入一个新的阶段，金融科技服务从概念阶段真正落实，打通数据孤岛，科技应用大幅提升互联网金融的效率。
互联网金融中的“互联网”所代表的范畴是通过网络和信息系统促进不同机构之间的资金流和信息流更加有序运转，通过大数据技术提高风险定价能力和风控水平。
金融科技的基础是海量数据挖掘、积累、整理、分析，金融产品和服务以及风险控制实际上都是构建在此基础之上。
大数据不仅是金融科技发展的“高速路”，而且其更具有“资本价值”。
“金融+大数据”这样的模式将得到1+1>2的放大效应。
作为互联网金融的践行者，恒昌一直注重互联网金融基础设施建设，加大对于技术研发的投入，组建了聚焦前沿和创新技术的研发团队。
通过大数据的挖掘、研究、应用，以强大的计算和建模能力，将其应用于信用管理、风险定价、量化决策、精准营销等方面，提高普惠金融服务的质量和效率。
大数据培训_大数据时代必须破解的重大现实课题_光环大数据培训光环大数据作为国内知名的大数据培训机构，讲师都是实战专家，有十几年的软件开发经验和5年以上的实战经验，在业内口碑非常不错。
关于师资质量这点非常重要，大家可以去了解一下。
优秀的大数据培训机构能让自己能和大数据行业前沿的项目、主流的技术接触，这对你的学习成长非常的重要。
大数据+时代，就选光环大数据！当今，社会信息化和网络化的发展导致数据爆炸式增长，全球数据量大约每两年翻一番，这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。
大数据时代已经到来，大数据渗透到各个行业领域，逐渐成为一种生产要素发挥着重要作用，成为未来竞争的制高点。
然而，大数据掀起新一轮生产率提高和生活方式改变的同时，随之而来的是安全挑战，这是我们必须破解的重大现实课题。
大数据隐患面临三大风险问题大数据培训越来越火，大数据产业蓬勃发展。
数据生命周期安全问题。
伴随着大数据技术和应用的快速发展，在大数据生命周期的各个阶段、各个环节，越来越多的安全隐患逐渐暴露出来。
比如，大数据传输环节，除了存在泄漏、篡改等风险外，还可能被数据流攻击者利用，数据在传播中可能出现逐步失真等。
又如，大数据处理环节，除数据非授权使用和被破坏的风险外，由于大数据的异构、多源、关联等特点，即使多个数据集各自脱敏处理，数据集仍然存在因关联分析而造成个人信息泄漏的风险。
基础设施安全问题。
作为大数据汇集的主要载体和基础设施，云计算为大数据提供了存储场所、访问通道、虚拟化的数据处理空间。
因此，云平台中存储数据的安全问题也成为阻碍大数据发展的主要因素。
在云计算安全方面，云安全联盟2016年发布的云安全十二大威胁中，“数据泄露”高居榜首。
美国国家标准技术研究院指出安全是公共云计算面临的最大障碍，潜在风险包括：一是云计算环境复杂，产生了比较大的受攻击面;二是多租户共享计算资源，增加了网络和计算基础设施的风险，一个用户的数据和应用可能在无意中暴露给其他用户;三是公共云计算通过互联网交付，用户的应用和数据面临来自网络和暴露接口的威胁;四是用户失去了对系统和数据在物理和逻辑上的控制。
大数据已经成为新一轮技术革命的支点_光环大数据培训光环大数据（大数据培训机构），已跻身全球前十大互联网企业的阿里巴巴最值钱的不是它的总部大楼；阿尔法围棋打败人类有一样东西必不可少；网络支付、共享单车、网约车、刷脸，这些都需一样东西支撑。
这就是大数据。
早在２０１２年，世界经济论坛发布的《大数据·大影响》报告就指出，大数据已成为一种像黄金和货币一样的经济资产。
可以说，在改变生活、促进传统行业升级改造、引领新兴产业蓬勃发展、提升社会运行和管理效率等方面，大数据已成为撬动新一轮技术与产业革命的“支点”。
无数据不生活，创新生活模式人工智能、物联网、机器人、共享经济，这些要素相互叠加后，世界上出现了创造新型生活方式的机会。
毋庸讳言，这也是新的经济增长机会。
而所有这些都离不开大数据，超大量、随时随地产生的数据。
新技术要素相互叠加对生活影响的根本在哪里？日本《产经新闻》日前刊登文章认为，那就是在各个领域正在出现传统生活模式被取代的现象。
比如出行和旅游，以往依赖路上找出租车或通过旅行社预订旅馆。
随着大数据累积，旅行者自己也可利用基于数据的评估系统来作出判断，以保证旅途安全和舒适。
优步、滴滴、爱彼迎……从大数据领域走在世界前列的企业不胜枚举。
在金融领域，那就是金融科技。
以往如果离开了银行这一社会基础设施，人们就不能放心地存款、结算，但通过新技术与大数据的组合，就不断出现更加方便和廉价的存款、结算平台。
在中国和美国，都存在ＩＴ相关企业推动金融科技的现象。
数据创造价值，产业迎来机遇当前社会的数据资源正呈指数级增长。
清华大学信息技术研究院研究员薛一波说：“现在的突出问题，一是部分传统企业行业和机构缺乏新思维，没有意识到，甚至不清楚大数据这种战略资源的价值所在；二是缺乏机构间融合和深度合作，有数据的不知怎么用，会用的没有数据。
”他认为，需要打破条条框框、利益分割，共同促进大数据产业链的健康发展，“除消费领域外，更多传统企业的大数据思维应成为行业共识”。
金融科技3.0时代大数据和人工智能成新引擎_光环大数据培训
光环大数据培训了解到，杭州2017年5月5日同盾科技有限公司的童强对于当下金融科技步入3.0时代的发展趋势进行了分析，指出大数据和人工智能将成为助力金融科技发展的新引擎。
2016年8月，国家提出促进科技金融产品和服务创新、建设国家科技金融创新中心等。
在监管加紧、政策频出之外，金融科技成为2016年整个金融行业的主旋律。
而在今年3月15日，中国银监会主席郭树清表示，银行3.0时代已经来临，银行业要利用金融科技，依托大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术，创新服务方式和流程，整合传统服务资源，联动线上线下优势，提升整个银行业资源配置效率，以更先进、更灵活、更高效地响应客户需求和社会需求。
郭主席口中银行3.0时代仅仅是金融科技的一个缩影，一切迹象已经表明，金融科技3.0时代也已经悄悄来临。
2017年金融科技将成为炙手可热的发展方向，大数据、云计算、区块链、人工智能等金融科技服务将从概念阶段真正落实到金融平台的日常运营层面。
金融科技是采用技术手段而非单纯商业模式变化来进行金融创新，不是简单的技术复制，金融科技3.0更多的是金融与技术场景跨界的融合，尤其是信息类技术发展全面突破，以及与金融的跨界融合互联网金融生态正在发生变化，这种变化由“金融+科技”结合推进。
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金融科技3.0时代大数据和人工智能成新引擎
金融科技3.0时代进阶之路
从整个IT技术对金融行业的推动和变革角度来看，业内专家认为至今为止金融科技经历三大发展阶段：
金融IT阶段：主要是指金融行业通过传统的IT软硬件来实现办公和业务的电子化，提高金融行业的业务效率。
IT公司并不参与金融公司的业务环节，IT 系统在金融公司体系内属于成本部门。
代表性产品包括ATM、POS机、银行的核心交易系统、信贷系统、清算系统等。
互联网金融阶段：金融业搭建在线业务平台，通过互联网或者移动终端渠道汇集海量用户，实现金融业务中资产端、交易端、支付端、资金端等任意组合的互联互通，达到信息共享和业务撮合，本质上是对传统金融渠道的变革。
代表性业务包括互联网基金销售、P2P网络借贷、互联网保险、移动支付等。
金融科技阶段：金融业通过大数据、云计算、人工智能、区块链等最新IT 技术，改变传统金融的信息采集来源、风险定价模型、投资决策过程、信用中介角色等，大幅提升传统金融的效率，解决传统金融的痛点。
代表技术如大数据征信、智能投顾、供应链金融等。
大数据+人工智能未来智慧金融新标配
针对平台的资产获取、风险控制、信息披露、贷后管理、逾期催收等运营需求，大数据结合人工智能，已经能够提供个性化的智能解决方案，全面降低互金信贷集中风险，进一步提高科技金融产品质量及服务效率。
实际上，人工智能是基于海量数据的深度学习系统，人工智能与大数据是相生相伴的两项技术，金融机构用好这两项技术，必然能为金融业务带来一轮新的增长，对于未来智慧金融而言，二者将成标配。
人工智能与大数据的融合，为金融风控带来了革命性的变革，大数据风控公司从网上收集用户的海量数据，并快速分析预测，从而对其进行信用评级。
例如：用户年龄、收入、职业、学历、资产、负债等强相关数据;另外还有一些弱相关数据，如用户在社交网络上的发言、兴趣爱好、朋友圈、星座等。
大数据风控通过对全面的数据（数据的广度），强相关数据（数据的深度），实效性数据（数据的鲜活度）进行整合分析，提升信用风险管理水平，客观地反映用户风险水平，让风险评估效果更精确。
以互联网金融为例，小额、分散等特点明显，这造成平台不可能每一个借贷人都进行上门核实，这样的成本将会大幅增加，除非借贷金额较大，这样的实地考察才会更有意义。
相比较线下考察这种方式，大数据的应用更为便捷，它通过海量数据的分析，可以轻松完成一个借贷人的用户画像，并给出该借贷人的风控建议。
而在人工智能领域，近些年，金融行业对其的探索一直持续着。
在金融行业的支付、投资、贷款、个人理财、反欺诈、区块链、银行和保险等领域都出现了人工智能的身影。
在未来，金融企业要紧紧把握人工智能技术应用，这样才能够成为金融金字塔上的塔尖企业。
举个人工智能在金融业的应用实例。
金融本质仍然是风险管理，风控是所有金融业务核心。
在泛互联网的环境里，金融风控面临的传统个体欺诈已迅速演变为有组织、有规模的群体欺诈和关联风险。
而传统反欺诈还停留在识别一度风险等这种简单规则方式，如联系人中借贷人个数等，对于二度、三度乃至更广范围的网络全局风险苦无良策。
机器学习里面基于图谱网络很好地解决了这一诉求，基于申请人、手机号、设备、IP地址等各类信息节点构建庞大网络图，并可在此之上进行基于规则和机器学习的反欺诈模型实时识别。
其中一个比较普遍的情况，人工智能可监测相关设备ID在哪些借贷网站上进行注册、同一设备是否下载多个借贷App，可以实时发现多头贷款的征兆，把风险控制到最低。
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金融科技3.0时代大数据和人工智能成新引擎
创新+实干大数据智能公司受资本热捧
国内著名投资人熊晓鸽此前曾表示，IDG持续关注人工智能和大数据，并偏爱技术公司。
事实上，大数据智能公司在行业内业已成为资本热捧的项目，擅长大数据技术的科技公司在资本领域也将具有得天独厚的优势。
过去一年，科技巨头围绕这些产业，开展了大量的收购，标的包括人工智能初创企业（算法）、大数据公司（算法或数据）和芯片研发公司（计算能力）。
据蛋壳研究院数据显示，截至至2016年7月底，谷歌在其中的收购次数最多达到了13次。
如果数据的孤岛包括数据的开放性以及数据的定价这些问题逐步被解决，大数据科技公司将迎来更加卓越的市场表现。
参考著名咨询机构艾瑞在2017 金融科技发展报告中（全称《夜明前 -- 2017年中国金融科技发展报告》）的观点，市场经济环境下，只有被市场认可的金融科技机构，才可能在未来行业发展过程中，起到正面作用。
而被市场认可的标志，就是产生科技营收，艾瑞严选中国11家市场表现最佳的科技金融企业，其中包括招商银行、百度金融、同盾科技等企业。
作为大数据风控领域唯一入选的代表，同盾科技过去几年在市场和资本层面的表现可谓行业一个缩影，在市场层面同盾短短三年积累了6000家企业客户，品牌知名度行业第一。
在资本层面，凭借积极正面的大数据风控服务公司形象，同盾也备受国内外顶尖资本机构青睐。
截止目前，同盾已获得四轮共计数千万美金融资，获得国际国内各类奖项几十项。
毋庸置疑，人工智能结合大数据业已成为整个科技金融行业最炙手可热的项目，结合资本的热捧，科技和金融的结合如何给整个金融行业提升到何种高度，我们拭目以待。
为什么大家选择光环大数据！
大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
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